数字浪潮之工业智能化：大数据和AI赋能，工业互联铺强国之路_27页_1mb

工业智能化深度报告总结

核心内容

本报告聚焦工业数字化、人工智能与工业互联网的融合发展，分析其在制造业升级中的关键作用，以及面临的机遇与挑战。报告指出，大数据与AI技术是推动工业智能化的核心驱动力，而工业互联网平台则是实现智能制造的基础设施，具备连接、数据处理、智能分析和协同管理等综合能力。

主要观点

• 工业数字化是制造强国的必由之路：在新一轮信息技术与制造业融合的背景下，工业数字化是提升我国工业竞争力的重要手段。
• 大数据是工业数字化的入口：随着数据成为工业领域的新“生产资料”，大数据技术在工业领域的应用迅速增长，预计2022年我国工业大数据市场规模将大幅上升。
• 人工智能是工业数字化的大脑：AI技术在工业生产中发挥着重要作用，从生产质量监控到设备预测性维护，应用广泛且前景广阔。
• 工业互联网是工业4.0的实现路径：工业互联网平台集成了大数据和AI技术，是推动智能制造的重要工具，有助于提升生产效率、降低能耗、优化资源配置。
• 工业信息安全是智能制造的重要保障：随着工业系统逐步开放，信息安全风险增加，需通过大数据和AI构建全面态势感知系统以确保安全运营。

关键信息

大数据与AI发展

• 全球数据量快速增长：2019年全球数据量达42ZB，预计2022年将增长至163ZB，复合增长率达57%。
• 工业大数据市场前景广阔：2019年我国工业大数据市场规模为146.9亿元，预计未来保持30%以上的增长。
• 人工智能核心产业规模：2019年我国AI核心产业规模超过510亿元，预计2022年将突破1万亿元，复合增速约170%。
• AI在工业中的应用：AI在工业视觉检测、设备预测性维护、生产优化等场景中广泛应用，带来显著的经济效益。

工业互联网平台

• 工业互联网平台架构：包括边缘层（数据采集）、平台层（大数据与AI分析）、应用层（SaaS和APP应用）。
• 平台应用层次：分为信息化应用、深度优化和资源调配与模式创新三个层次，分别聚焦于数据可视化、模型分析与产业链整合。
• 平台发展现状：我国工业互联网平台数量持续增长，如宝信软件的xIn³Plat平台、用友的精智平台等，均在推动智能制造方面取得显著成效。

案例分析

• 宝信软件：作为钢铁行业MES龙头，宝信软件打造了xIn³Plat平台，成功入选“灯塔工厂”，在质量管控、生产计划、设备管理等方面实现智能化升级。
• 用友网络：通过工业互联网平台实现企业资源上云，提升生产效率和管理水平，案例企业万和新电气在数据整合与协同制造方面取得显著成效。

工业信息安全

• 安全风险加剧：随着工业系统向网络化、智能化发展，安全事件频发，如“震网”病毒攻击、勒索软件攻击等。
• 政策推动安全建设：国家出台“工业互联网+安全生产”政策，强调通过大数据和AI构建态势感知系统，提升安全防护能力。
• 安全体系构建：工业安全体系涵盖设备、控制、网络、应用、数据五个层面，需采用综合技术手段实现全面防护。

风险提示

• 疫情影响：疫情可能对工业智能化升级投资产生负面影响。
• 智能制造落地不及预期：技术应用和方案落地可能面临挑战。

投资评级

• 行业投资评级：超配（预计行业指数表现优于市场指数10%以上）。
• 股票投资评级：买入、增持、中性、卖出等，具体根据市场表现判断。

总结

工业智能化是制造业转型升级的关键方向，大数据与AI技术为工业数字化提供了基础和动力，而工业互联网平台则是实现智能制造的核心基础设施。随着政策推动和技术进步，工业互联网和AI在提升生产效率、优化资源配置、增强安全性方面展现出巨大潜力。然而，行业面临的风险包括技术落地不及预期和疫情对投资的影响，需持续关注行业发展动态。